L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando vari settori, e il settore sanitario non fa eccezione. L’IA ha il potenziale di migliorare l’assistenza ai pazienti, semplificare i processi medici e ridurre i costi. In questo articolo, vedremo come l’intelligenza artificiale viene applicata nella sanità e comprenderemo l’impatto dell’IA su questo settore.
Diagnosi medica con l’intelligenza artificiale
Gli strumenti diagnostici supportati dall’IA possono analizzare immagini mediche, dati dei pazienti e note cliniche per assistere i professionisti sanitari nella diagnosi delle malattie in modo più accurato e rapido.
In radiologia
Gli algoritmi di IA possono elaborare e analizzare i dati delle immagini mediche, come raggi X, TC e risonanze magnetiche, per rilevare anomalie e schemi indicativi di malattie come il cancro o condizioni cardiovascolari. Secondo uno studio pubblicato su Nature Medicine, un algoritmo di IA sviluppato da Google ha raggiunto un tasso di accuratezza del 94,5% nella rilevazione del cancro al seno nelle mammografie, superando i radiologi umani che avevano un tasso di accuratezza dell’88,0% (McKinney et al., 2020).
In patologia
I sistemi di patologia supportati dall’IA possono analizzare campioni di tessuto e identificare cellule cancerose, semplificando il processo diagnostico e riducendo gli errori umani. Ad esempio, la piattaforma Paige.AI approvata dalla FDA utilizza algoritmi di IA per rilevare il cancro alla prostata nelle lastre patologiche con una precisione riportata del 98% (Bulten et al., 2020).
In oftalmologia
I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini retiniche per rilevare segni precoci di retinopatia diabetica e degenerazione maculare legata all’età. In uno studio pubblicato su JAMA, un algoritmo di IA sviluppato da Google ha raggiunto una sensibilità del 97,5% e una specificità del 93,4% nella rilevazione della retinopatia diabetica (Gulshan et al., 2016).
Scoperta e sviluppo di farmaci con l’intelligenza artificiale
L’IA può ridurre significativamente il tempo e i costi associati alla scoperta e allo sviluppo di farmaci analizzando ampi dataset, prevedendo l’efficacia dei farmaci e ottimizzando il design degli studi clinici.
Nella scoperta di farmaci
Gli algoritmi di IA possono analizzare enormi quantità di dati chimici e biologici per identificare potenziali candidati farmaci, prevedere la loro efficacia e ottimizzare le loro strutture chimiche. Atomwise, un’azienda di scoperta di farmaci guidata dall’IA, utilizza algoritmi di deep learning per prevedere l’affinità di legame di piccole molecole a proteine target. Nel 2020, Atomwise ha annunciato una collaborazione con Hansoh Pharma per scoprire e sviluppare nuovi candidati farmaci, con un valore di affare potenziale di fino a 1,5 miliardi di dollari.
Negli studi clinici
L’IA può ottimizzare il design degli studi clinici, il reclutamento dei pazienti e il monitoraggio, riducendo i costi e migliorando i risultati degli studi. Ad esempio, Deep 6 AI, una piattaforma di accelerazione degli studi clinici, utilizza l’IA per abbinare pazienti idonei a studi clinici appropriati, riducendo il processo di reclutamento dei pazienti da mesi a minuti.
Intelligenza artificiale nella medicina personalizzata
L’IA può analizzare dati genomici, fattori legati allo stile di vita e la storia medica per fornire piani di trattamento personalizzati e ottimizzare l’assistenza ai pazienti.
Nella genomica
Gli algoritmi di IA possono elaborare e analizzare dati genomici per identificare mutazioni causative di malattie, consentendo lo sviluppo di terapie mirate. Nel 2019, uno studio pubblicato su Nature ha dimostrato che un algoritmo di IA chiamato DeepVariant, sviluppato da Google, poteva identificare con precisione le varianti genetiche nel genoma umano con un tasso di precisione superiore al 99,9% (Poplin et al., 2018).
Nell’oncologia di precisione
Piattaforme guidate dall’IA come IBM Watson for Oncology possono analizzare i dati dei pazienti, comprese le mutazioni genetiche, per raccomandare piani di trattamento personalizzati per i pazienti affetti da cancro. In uno studio pubblicato su The Oncologist, Watson for Oncology ha fornito raccomandazioni di trattamento concordanti con un team multidisciplinare di esperti in 93% dei casi (Somashekhar et al., 2018).
Dispositivi medici e indossabili con intelligenza artificiale
I dispositivi medici e indossabili abilitati all’IA possono monitorare la salute dei pazienti, fornire feedback in tempo reale e avvisare i professionisti sanitari di potenziali problemi.
Monitoraggio continuo della glicemia
I dispositivi di monitoraggio continuo della glicemia alimentati dall’IA, come il Dexcom G6, possono tracciare i livelli di glucosio nel sangue in tempo reale per i pazienti diabetici, fornendo approfondimenti personalizzati e avvisando gli utenti di potenziali eventi ipoglicemici o iperglicemici. Secondo uno studio pubblicato su Diabetes Technology & Therapeutics, il Dexcom G6 ha raggiunto una differenza percentuale relativa media assoluta (MARD) del 9,0% rispetto ai valori di riferimento, dimostrando la sua accuratezza nella misurazione dei livelli di glucosio nel sangue (Šoupal et al., 2020).
Monitoraggio remoto dei pazienti
I sistemi di monitoraggio remoto dei pazienti guidati dall’IA possono monitorare i segni vitali dei pazienti e rilevare segni precoci di deterioramento, consentendo ai professionisti sanitari di intervenire prontamente. Ad esempio, il dispositivo indossabile Current Health, approvato dalla FDA, monitora i segni vitali dei pazienti, come la frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria e la saturazione di ossigeno, e utilizza algoritmi di IA per prevedere il rischio di eventi avversi.
Intelligenza artificiale nell’amministrazione sanitaria
L’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi di amministrazione sanitaria, come la pianificazione degli appuntamenti, la fatturazione e l’allocazione delle risorse, riducendo i costi e migliorando l’efficienza operativa.
Pianificazione degli appuntamenti
I sistemi di pianificazione supportati dall’IA possono prevedere le mancate presentazioni dei pazienti, ottimizzare gli slot per gli appuntamenti e ridurre i tempi di attesa. Ad esempio, la piattaforma guidata dall’IA Zocdoc utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la probabilità delle mancate presentazioni dei pazienti, consentendo ai fornitori di sovrascrivere gli appuntamenti e ridurre i tempi di inattività.
Fatturazione e gestione del ciclo dei ricavi
Gli algoritmi di IA possono analizzare i dati di fatturazione, identificare errori di codifica e ottimizzare la gestione del ciclo dei ricavi, riducendo i rifiuti delle richieste e migliorando le prestazioni finanziarie. Aziende come Olive AI offrono soluzioni guidate dall’IA per l’automazione della gestione del ciclo dei ricavi, con miglioramenti riportati nell’accuratezza delle richieste e nella cattura dei ricavi.
In conclusione, l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore sanitario migliorando le diagnosi, personalizzando i trattamenti, accelerando la scoperta di farmaci e migliorando il monitoraggio e l’assistenza ai pazienti. Le tecnologie guidate dall’IA non solo stanno ottimizzando l’amministrazione e le operazioni sanitarie, ma offrono anche soluzioni economiche ed efficienti per pazienti e fornitori di assistenza sanitaria. Con il continuo avanzamento e integrazione dell’IA nei sistemi sanitari, il suo potenziale di rivoluzionare l’assistenza ai pazienti e i risultati crescerà solo, offrendo benefici significativi alla comunità medica e ai pazienti.
